最近，全球各大詞典機構相繼發布了年度關鍵詞。
《劍橋詞典》的年度詞是“擬社交”（parasocial），指大眾對一個素未謀麵的名人、虛擬角色，甚至是AI，產生了真實而單向的情感連接。
《牛津詞典》選擇了“怒氣誘餌”（rage bait），指向那些把公眾的憤怒情緒當作流量密碼的內容。
英國《經濟學人》雜誌、澳大利亞《麥考瑞詞典》、美國《韋氏詞典》則默契地把年度詞鎖定為“AI垃圾”（slop），形容那些由AI批量製造的、正淹沒互聯網的低質量內容。
盡管主流的聲音都在不遺餘力地描繪AI帶來的進步、革新和福祉，這是數據裏的“AI樂觀主義”，但這些“悲觀”的年度詞映射出了這個時代的“數字虛無主義”。
OpenAI CEO薩姆·奧特曼就曾指出，AI既可以是最好的“天堂”（amazing upside），也可能是最壞的“地獄”（go quite wrong）。
而且在這場全球性的AI浪潮中，中國用戶表現出了對AI的更高信任度。貝恩的調研顯示，從個性化購物推薦到教學應用，再到AI陪伴和醫療建議等，中國消費者對AI的信任度都遠高於美國和歐洲用戶。
在這場以信任為底色的AI浪潮中，正反兩極的感受，不僅誘發了一些前所未見的“AI副作用”，也引出了AI時代中的“另類商機”。
上一代顛覆性的技術革命“互聯網浪潮”，同樣上演了類似的故事。當互聯網浪潮帶來零售承壓、社交隔離等副作用時，也描繪了電商革命、即時通訊等新的商業藍圖。如今，曆史的韻腳再度響起。
副作用一：
AI垃圾（AI Slop）
你是否感覺，如今在網上衝浪，越來越難找到新鮮、高質量的內容了？
EpochAI的研究預測，若照當前AI的抓取速度，互聯網上可公開的高質量文本可能將在2026年前被“爬”完。我們正在進入一個“數據投喂數據”的怪圈。
與此同時，AI正成為“平庸洪水”的製造者：
在視頻領域，《衛報》的調查顯示，在YouTube增長最快的100個頻道中，有9個頻道的內容都是人工智能生成的，你看到的視頻很有可能是僵屍足球和貓咪肥皂劇。
音樂圈裏，全球最大的音樂流媒體平台Spotify，被迫移除了7500萬首由AI生成的“垃圾式”曲目。法國的Deezer平台也表示，平台上每日上傳的曲目中，AI生成的比例已從年初的10%飆升至近28%。
英國歌手發現AI生成假冒專輯
在內容創作上，如今甚至已經存在專門的“slop 工廠”，從選題、生成、剪輯、矩陣分發，到廣告套利、帶貨變現，幾乎實現全自動閉環。
正如《經濟學人》所定義的，slop的核心特征不是“AI生成”，而是“快速、大量、低質、專為流量而生”。更有人將其稱之為“AI豬食”（AI Hogwash）。
一個有趣的佐證來自全球樂壇。曾經，音樂圈是20出頭的年輕人的天下。周傑倫、邁爾克·傑克遜、泰勒·斯威夫特等歌手，都在20出頭定義了一個時代。而如今，全球樂壇似乎進入了“懷舊”模式。
音樂人兼學者達拉·裏瓦在研究了80年來的Billboard最熱歌曲榜單後發現，登頂歌手的平均年齡持續走高，最近三年（2022—2024年）裏已經達到33歲。
這背後固然有經濟下行期人們對“黃金時代”的懷念等因素，但更關鍵的是，在一個被海量平庸內容充斥的時代，人們自發地青睞那些精心打磨的老歌。
當“AI垃圾”的泛濫成災，“真實性經濟”或將迎來黃金時代。無論是堅持原創的設計師品牌、一件精美設計的手工藝品，還是一個付費的“無垃圾”信息平台、提供深度體驗的線下空間，其價值都將被重估。
這意味著，商業創新的“護城河”，可能在於其“思想的原創性”和“價值觀的真實性”。再進一步看，那些檢測和標記AI內容的“驗真”工具，或將成為數字世界的“有機食品”認證。
未來，最昂貴的奢侈品，可能不是一個手提包，而是一段“無AI幹擾”的真實體驗。
副作用二：
大模型旅鼠（LLeMmings）
傳說中，旅鼠是一種會盲目跟隨頭鼠，集體跳下懸崖的生物。
美國《大西洋月刊》創造的詞匯“LLeMmings”，將LLM（大預言模型）和Lemmings（旅鼠）進行了結合，精準地諷刺了那些過度依賴AI，以至於喪失了獨立思考和行動能力的人。
根據麻省理工學院的研究，當參與者使用ChatGPT起草論文時，他們大腦中負責記憶、語言和批判性推理的關鍵區域，神經連接活躍度下降了47%。
麻省理工學院媒體實驗室，研究發現使用ChatGPT的人大腦活躍度較低
而這種大腦的“休眠”，在商業決策中或將帶來致命的後果。波士頓谘詢的實驗結果顯示，使用GPT-4的顧問在AI無法解答的複雜任務中，正確率從84%降至60%—70%。
這個現象被研究者莫裏克稱為“AI信任陷阱”，當人類不自覺喪失判斷力，像是成為了“趴在方向盤上睡著的司機”。
想象一下，當AI提升效率的同時，也在批量製造著“旅鼠員工”，最終引發社會的“平庸化效應”——當所有人都拿著同一本地圖尋寶時，結果必然是極度的內卷和同質化。
這一定程度上解釋了創投圈的怪象。大量湧現的所謂“AI創業公司”，本質上隻是一個套著不同外殼的“GPT-wrapper”，大多缺乏核心技術和獨特的商業洞察。
所以，對於未來的企業管理而言，一套“人機協作”的決策係統或許是比SaaS更具價值的藍海市場。AI將分析過程、數據盲點、邏輯鏈路可視化，而人類的直覺、經驗和批判性思維，作為最終決策的核心模塊。
對於普通員工來說，比“AI提示詞工程”更有價值的課程，或許將是“AI時代的批判性思維”培訓，亦或是那些無法被AI替代的“慢思考”訓練。彭博的數據顯示，“反依賴AI”工具（如認知訓練App）正悄然興起，預計2025—2030年複合增長率超20%。
當稀缺的“深度工作/思考”商業化後，隨之而來的是更多的場景機會。比如專注思考的深度工作空間或主題酒店、幫助用戶進入心流狀態的軟硬件工具等。
副作用三：
AI精神病（AI Psychosis）
如果說“大模型旅鼠”是智力上的退化，那麽“AI精神病”是情感上的異化。
“擬社交”（Parasocial），一個誕生於1956年電視機時代的老詞，說的是一種單向的情感輸出現象——當主持人對著鏡頭說“晚安”，觀眾也會下意識地回一句“晚安”。
在將近70年後，這個概念成為年度詞，不難看出如今的媒介形式有了更強、更真實的互動感，人們普遍情感缺乏的同時又更加渴望建立聯係。
甚至“AI精神病”由此蔓延，沉陷其中的人大多會產生脫離現實的偏執、妄想和情感依賴。
AI聊天窗口
畢竟AI堪稱一個擁有迷人的聲音、24小時在線、永遠耐心的“完美伴侶”。斯坦福大學的研究甚至表明，AI維護用戶“麵子”的程度比人類高出45%。
而且為了讓你“上癮”，大模型被訓練得越來越“討好”用戶。正如矽穀頂級風險投資機構a16z所言，在沒有“護城河”的消費級AI產品競賽中，速度決定一切——產品發布速度、獲取用戶關注速度、搶占用戶心智速度。
最終使得這片“溫柔鄉”成為危險之地。OpenAI在今年10月披露了一組真實數據：每周約有0.07%的活躍用戶呈現出潛在的精神病或躁狂症狀；0.15%的用戶表現出自殺或自殘的跡象；另有0.15%的用戶展現出高度情感依賴傾向。
看似比例不高，但放在ChatGPT全球8億的周活躍用戶量上，意味著每周有數十萬人將精神危機投射進AI的對話框。
中國青少年研究中心的調研更是顯示，超兩成的未成年人出現了“隻和AI聊天，不願與真人交流”的社交退縮。
好在，鍾擺正在回調。以OpenAI為代表的大模型公司，已開始把AI強製從一個無條件“討好”你的夥伴，拉回成一個會“溫柔地拒絕”你的工具。
此前，OpenAI公開了GPT-5在敏感對話處理方麵的量化改進，比如在處理精神病、躁狂等嚴重心理症狀的對話中，新一代模型的不當回應率比前代模型下降了65%。
陣痛之中，往往藏著新的商業機會。當平台開始為AI的“情感價值”設置邊界，或許未來主動管理個人與AI關係的工具和服務將成為剛需，比如幫助用戶過濾信息、管理情緒、分離現實和想象的“數字心智管理服務”。
又或許下一個藍海，是高附加值的“高觸感”服務業。當標準化的、可流程化的交互被AI取代，能夠提供高質量人際關係和情感共鳴的服務將更具價值。這不僅包括心理谘詢，更涵蓋了私人教練/管家、非標定製的教育/旅遊體驗、社交俱樂部等。
再往遠了看，未來的商業“黑馬”，可能不屬於舞台中央的大模型本身，而屬於為這些舞台搭建“安全護欄”和添磚加瓦的公司。
結語
回到開頭的悖論：為什麽我們一邊高度信任AI，一邊又在文化上對它充滿警惕？
答案或許在於，AI本身並無善惡，它是一麵鏡子，清晰地照出了我們這個時代的集體焦慮與渴望：情感的溫度、思考的深度、體驗的豐富度，以及創造的無限可能性。
或許，下一個年度詞將是“AI共生”——人類與智能的和諧舞步。
